數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)（通用29篇）
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇1
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開發(fā)工作;
2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設(shè)性建議 ;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;
5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的.編碼習(xí)慣;
2.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;
3.2年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) ;
4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類/分類/回歸/關(guān)聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機(jī)森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);
5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn);
6.極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價(jià)值，相關(guān);
7.熟悉分布式存儲(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)合作，抗壓性強(qiáng)，能適應(yīng)加班。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇2
1、對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;
2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測(cè)用戶的消費(fèi)行為;
3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運(yùn)營(yíng)管理，節(jié)省成本。
任職要求：
1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;
2、統(tǒng)計(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè);
3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn)，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn);
4、對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;
5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關(guān)聯(lián)分析、SVM，貝葉斯等數(shù)據(jù)挖掘算法，有海量數(shù)據(jù)挖掘的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的`能力，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，良好的溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇3
1.依據(jù)項(xiàng)目需求建構(gòu)數(shù)據(jù)萃取與轉(zhuǎn)換流程
2.挖掘數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)和特征融合
3.搭建數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估
職位要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等相關(guān)專業(yè)的碩士或以上學(xué)歷;
2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數(shù)據(jù)分析工具者優(yōu)先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法;
4、突出的分析問題和解決問題能力，自我驅(qū)動(dòng)，并且具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力及溝通協(xié)調(diào)能力，有良好的'團(tuán)隊(duì)合作意識(shí);
5、有國(guó)際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇4
1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場(chǎng)景)，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫像，個(gè)性化推薦，用能預(yù)測(cè)等;
3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評(píng)估優(yōu)化等;
4、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運(yùn)營(yíng)支持/商業(yè)報(bào)告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開發(fā)團(tuán)隊(duì)溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
崗位要求：
1、本科以上學(xué)歷，扎實(shí)的`機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)背景優(yōu)先;
2、精通常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯等)，有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn)，掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;
3、具有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ)，精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，對(duì)Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算平臺(tái)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇5
(1)分析需求，完成相關(guān)數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模分析等工作;
(2)按要求完成數(shù)據(jù)分析報(bào)告、建模報(bào)告、數(shù)據(jù)報(bào)表等;
(3)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模，做運(yùn)營(yíng)和用戶等各方面分析，深度挖掘運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和用戶行為特征等，推動(dòng)分析問題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;
(4)與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)部門對(duì)接，完成設(shè)計(jì)，編寫，維護(hù)和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的.算法。
(5)參與項(xiàng)目成果匯編，對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行解讀和匯報(bào)。
任職要求：
(1)大專以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、軟件專業(yè)優(yōu)先;
(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習(xí)慣。熟悉JupyterLab遠(yuǎn)程代碼編寫環(huán)境，Linux常用命令。會(huì)使用R，Java，Scala等語言更佳。
(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過程，能夠完成數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析報(bào)告等任務(wù);
(4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)基礎(chǔ)，了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇6
職責(zé)：
1、對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;
2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測(cè)用戶的消費(fèi)行為;
3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運(yùn)營(yíng)管理，節(jié)省成本。
任職要求：
1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;
2、統(tǒng)計(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè);
3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn)，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn);
4、對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;
5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關(guān)聯(lián)分析、SVM，貝葉斯等數(shù)據(jù)挖掘算法，有海量數(shù)據(jù)挖掘的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的能力，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，良好的溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇7
職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開發(fā)工作;
2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設(shè)性建議 ;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;
5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的編碼習(xí)慣;
2.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;
3.2年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) ;
4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類/分類/回歸/關(guān)聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機(jī)森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);
5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn);
6.極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價(jià)值，相關(guān);
7.熟悉分布式存儲(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)合作，抗壓性強(qiáng)，能適應(yīng)加班。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇8
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場(chǎng)景)，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫像，個(gè)性化推薦，用能預(yù)測(cè)等;
3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評(píng)估優(yōu)化等;
4、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運(yùn)營(yíng)支持/商業(yè)報(bào)告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開發(fā)團(tuán)隊(duì)溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
崗位要求：
1、本科以上學(xué)歷，扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)背景優(yōu)先;
2、精通常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯等)，有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn)，掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;
3、具有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ)，精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，對(duì)Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算平臺(tái)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇9
職責(zé)：
1.依據(jù)項(xiàng)目需求建構(gòu)數(shù)據(jù)萃取與轉(zhuǎn)換流程
2.挖掘數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)和特征融合
3.搭建數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估
職位要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等相關(guān)專業(yè)的碩士或以上學(xué)歷;
2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數(shù)據(jù)分析工具者優(yōu)先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法;
4、突出的分析問題和解決問題能力，自我驅(qū)動(dòng)，并且具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力及溝通協(xié)調(diào)能力，有良好的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí);
5、有國(guó)際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇10
職責(zé)：
(1)分析需求，完成相關(guān)數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模分析等工作;
(2)按要求完成數(shù)據(jù)分析報(bào)告、建模報(bào)告、數(shù)據(jù)報(bào)表等;
(3)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模，做運(yùn)營(yíng)和用戶等各方面分析，深度挖掘運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和用戶行為特征等，推動(dòng)分析問題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;
(4)與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)部門對(duì)接，完成設(shè)計(jì)，編寫，維護(hù)和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的算法。
(5)參與項(xiàng)目成果匯編，對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行解讀和匯報(bào)。
任職要求：
(1)大專以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、軟件專業(yè)優(yōu)先;
(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習(xí)慣。熟悉JupyterLab遠(yuǎn)程代碼編寫環(huán)境，Linux常用命令。會(huì)使用R，Java，Scala等語言更佳。
(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過程，能夠完成數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析報(bào)告等任務(wù);
(4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)基礎(chǔ)，了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇11
1、空間數(shù)據(jù)采集、內(nèi)業(yè)處理;
2、電子地圖制作、配圖以及地圖服務(wù)發(fā)布;
3、編制空間數(shù)據(jù)建庫(kù)工作文檔;
4、對(duì)成果數(shù)據(jù)的分類整理、歸檔;
5、領(lǐng)導(dǎo)安排的其他工作任務(wù)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇12
1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（HADOOP）ETL工作以及數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)需求梳理、數(shù)據(jù)開發(fā)以及維護(hù)；
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的'維度建模以及設(shè)計(jì)相關(guān)的腳本調(diào)度；
4、負(fù)責(zé)維度模型的數(shù)據(jù)處理的腳本開發(fā)，程序開發(fā)以及接口對(duì)接。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇13
1、維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)穩(wěn)定運(yùn)行，持續(xù)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的問題；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能優(yōu)化，使用新技術(shù)和新架構(gòu)滿足日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求；
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)，為開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供平臺(tái)支持；
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維方面的相關(guān)工作，包括數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝部署、壓力測(cè)試、備份恢復(fù)、知識(shí)庫(kù)管理等
5、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行容量規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)，提高業(yè)務(wù)高可用性和容災(zāi)能力；
6、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)工作的整體規(guī)劃，提供決策建議。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇14
1、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、監(jiān)控維護(hù)、升級(jí)、備份、鏡像、容災(zāi);
2、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的安裝部署、性能優(yōu)化、可靠性、容災(zāi)方案制定等;
3、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能分析與調(diào)優(yōu)，排錯(cuò)，保證數(shù)據(jù)安全;
4、負(fù)責(zé)對(duì)開發(fā)工程師的SQL語句進(jìn)行優(yōu)化;
5、配合研發(fā)制定數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)方案，分庫(kù)分表策略，現(xiàn)有表結(jié)構(gòu)優(yōu)化，數(shù)據(jù)遷移方案;
6、負(fù)責(zé)Mysql自動(dòng)化相關(guān)事宜;
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇15
1、3年以上etl開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉etl開發(fā)規(guī)范和流程；
2、熟練使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一個(gè)或多個(gè)，有開發(fā)、維護(hù)經(jīng)驗(yàn)；
3、熟練編寫存儲(chǔ)過程，擅長(zhǎng)sql優(yōu)化；
4、熟悉oracle、sqlserver等常用數(shù)據(jù)庫(kù)中的`一個(gè)或多個(gè)；
5、熟悉perl、shell腳本，linux操作系統(tǒng)；
6、有大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、bi相關(guān)項(xiàng)目的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，精通架構(gòu)、建模者優(yōu)先；
7、熟練使用erwin或powerdesigner等進(jìn)行數(shù)據(jù)建模；
8、以下經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮：流式處理、日志處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)全日制本科以上學(xué)歷（985/211），計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)/軟件工程/數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)
1、3年以上etl開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉etl開發(fā)規(guī)范和流程；
2、熟練使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一個(gè)或多個(gè)，有開發(fā)、維護(hù)經(jīng)驗(yàn)；
3、熟練編寫存儲(chǔ)過程，擅長(zhǎng)sql優(yōu)化；
4、熟悉oracle、sqlserver等常用數(shù)據(jù)庫(kù)中的一個(gè)或多個(gè)；
5、熟悉perl、shell腳本，linux操作系統(tǒng)；
6、有大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、bi相關(guān)項(xiàng)目的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，精通架構(gòu)、建模者優(yōu)先；
7、熟練使用erwin或powerdesigner等進(jìn)行數(shù)據(jù)建模；
8、以下經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮：流式處理、日志處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇16
1、針對(duì)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求、定義數(shù)據(jù)分析及挖掘問題;
2、使用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法、挖掘算法、構(gòu)建有效且通用的數(shù)據(jù)分析模型，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘方案進(jìn)行驗(yàn)證、開發(fā)、改進(jìn)和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的功能應(yīng)用;
3、搭建高擴(kuò)展高性能的數(shù)據(jù)分析模型庫(kù)，作為數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的基礎(chǔ)工具;
4、完成領(lǐng)導(dǎo)安排的其他工作。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇17
1. 參加團(tuán)隊(duì)會(huì)議與討論，并給予有意義的建議;
2. 協(xié)助后端團(tuán)隊(duì)和架構(gòu)師完成數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的設(shè)計(jì)與開發(fā);
3. 協(xié)助業(yè)務(wù)部門抓取、分析數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇18
1.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的算法、應(yīng)用的設(shè)計(jì)與開發(fā);
2.負(fù)責(zé)公司產(chǎn)品各階段數(shù)據(jù)的整理、分析、挖掘及提交數(shù)據(jù)報(bào)告，重點(diǎn)對(duì)車輛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論推動(dòng)業(yè)務(wù)產(chǎn)品的優(yōu)化;
3.對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析挖掘，挖掘產(chǎn)品以及用戶潛在信息，為營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)及決策提供業(yè)務(wù)分析及數(shù)據(jù)支持。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇19
數(shù)據(jù)處理工程師（大數(shù)據(jù)項(xiàng)目）全成通信上海全成通信技術(shù)有限公司，全成通信，全成崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的日常維護(hù)和監(jiān)控
2、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目日?qǐng)?bào)發(fā)布工作
3、負(fù)責(zé)日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)
4、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目日常數(shù)據(jù)的計(jì)算、分析和維護(hù)
任職要求：
1、一年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有電信行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
2、熟悉linux和excel，熟練使用perl或者其他的'腳本語言
3、具有oracledll/dml技術(shù)的使用經(jīng)驗(yàn)
4、具有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力、溝通能力
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇20
崗位職責(zé)：
深入研究業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)思路，輸出具有創(chuàng)新價(jià)值的預(yù)研項(xiàng)目可行性分析報(bào)告以及相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù);
負(fù)責(zé)產(chǎn)品、銷售、供應(yīng)鏈、電商等公司數(shù)據(jù)的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶標(biāo)簽、特征模型、產(chǎn)品精準(zhǔn)匹配、異常預(yù)警等;
負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)下傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的并行化實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用，并提出改進(jìn)方法和思路;
參與公司大數(shù)據(jù)架構(gòu)，負(fù)責(zé)BI實(shí)施中的數(shù)據(jù)挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和分析平臺(tái)的建設(shè);
負(fù)責(zé)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的需求收集、項(xiàng)目建立、項(xiàng)目設(shè)計(jì)開發(fā)和結(jié)果輸出質(zhì)量把控，通過數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)執(zhí)行;
配合技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘模型開發(fā)和模型封裝，例如決策規(guī)則模型、預(yù)警模型、流失模型、效果標(biāo)桿模型、客戶生命周期管理模型等;
任職要求：
大學(xué)本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè);
兩年以上數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn);
數(shù)據(jù)主流數(shù)據(jù)庫(kù)，mysql、oracle、DB2等傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，熟悉HBase、MongoDB等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù);
熟悉常用的聚類、分類、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法;
熟悉R、Python、MLlib等數(shù)據(jù)挖掘工具中至少一種。
熟悉spark、storm等大數(shù)據(jù)計(jì)算框架者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇21
1.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和分布式爬蟲系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和開發(fā)
2.對(duì)接外部數(shù)據(jù)服務(wù)商提供的數(shù)據(jù)及資訊服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的'有效沉淀，建立數(shù)據(jù)服務(wù)評(píng)估機(jī)制
3.負(fù)責(zé)大規(guī)模文本、圖像、視頻數(shù)據(jù)的抓取、抽取，去重、分類，垃圾過濾，質(zhì)量識(shí)別等工作
4.研究各種目標(biāo)網(wǎng)站的形態(tài)，互聯(lián)網(wǎng)特征挖掘，發(fā)現(xiàn)它們的特點(diǎn)和規(guī)律
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇22
1、參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)；
2、開發(fā)高質(zhì)量可擴(kuò)展的底層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系；
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的接口設(shè)計(jì)和確認(rèn)工作；
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)的管理工作，如數(shù)據(jù)研發(fā)規(guī)范、數(shù)據(jù)質(zhì)量及穩(wěn)定性保證等建設(shè)；
5、參與公司各個(gè)業(yè)務(wù)線BI、數(shù)據(jù)產(chǎn)品與應(yīng)用的數(shù)據(jù)研發(fā)，發(fā)覺數(shù)據(jù)潛在價(jià)值。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇23
相關(guān)文件的定義和編寫
2.生產(chǎn)良率和拋料率的監(jiān)控和改善
3.生產(chǎn)異常的分析解決
4.技術(shù)人員的班別安排
5.設(shè)備保養(yǎng)的'安排和作業(yè)follow
6.設(shè)備故障維修&coordinator
7.配合新產(chǎn)品導(dǎo)入或者其他需求的試產(chǎn)驗(yàn)證
8.主管交付的其他事項(xiàng)
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇24
1.數(shù)據(jù)庫(kù)軟件安裝、系統(tǒng)搭建、測(cè)試環(huán)境同步數(shù)據(jù)等；
2.數(shù)據(jù)庫(kù)日常檢查及維護(hù)，并形成文檔登記歸檔；
3.數(shù)據(jù)庫(kù)故障排除與應(yīng)急處理；
4.數(shù)據(jù)庫(kù)性能分析及優(yōu)化；
5.為各應(yīng)用部門提供技術(shù)支持。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇25
職責(zé)描述：
1、負(fù)責(zé)poi數(shù)據(jù)的屬性分析、處理和關(guān)系挖掘，構(gòu)建地圖領(lǐng)域的知識(shí)圖譜。
2、負(fù)責(zé)nlp、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等方向的前沿算法研發(fā)，并結(jié)合地圖場(chǎng)景優(yōu)化。
任職要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)，三年以上工作經(jīng)驗(yàn)。
2、熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)，熟練使用c++、python。
3、熟悉nlp、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的常用算法與工具，對(duì)前沿技術(shù)保持熱情。
4、良好的.分析和解決問題能力，能獨(dú)立承擔(dān)研發(fā)工作。
5、有地圖數(shù)據(jù)優(yōu)化工作背景優(yōu)先。
團(tuán)隊(duì)介紹
主要支持北京崗位
對(duì)地圖（無人駕駛）、廣告（廣點(diǎn)通）、快報(bào)感興趣的歡迎勾搭
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇26
1.針對(duì)用戶行為預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)，負(fù)責(zé)用戶畫像、訂單特征體系建設(shè)，包括離線數(shù)據(jù)產(chǎn)出以及服務(wù)化;
2.針對(duì)用戶端上行為產(chǎn)出的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，挖掘?qū)崟r(shí)特征并服務(wù)化;
3.針對(duì)客服場(chǎng)景，挖掘?qū)崟r(shí)用戶行為異常以及進(jìn)線異常;
4.針對(duì)智能客服場(chǎng)景用戶標(biāo)簽挖掘，人群挖掘等工作，支持智能運(yùn)營(yíng)方向的業(yè)務(wù);
5.負(fù)責(zé)開發(fā)并維護(hù)智能客服業(yè)務(wù)的特征服務(wù)系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇27
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開發(fā)工作;
2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設(shè)性建議;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;
5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇28
1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)清洗、底層重構(gòu)、業(yè)務(wù)主題建模等工作;
2、參與數(shù)據(jù)集市開發(fā)，用戶畫像標(biāo)簽開發(fā);
3、負(fù)責(zé)接口平臺(tái)、自助分析平臺(tái)等系統(tǒng)的建設(shè)和維護(hù);
4、針對(duì)具體大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，提供有效解決方案，并針對(duì)具體模型落地實(shí)施;
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé) 篇29
1、負(fù)責(zé)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)，參與系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)；
2、根據(jù)產(chǎn)品目標(biāo)負(fù)責(zé)相關(guān)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析、建模、設(shè)計(jì)評(píng)審，跟進(jìn)產(chǎn)品過程中數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)；
3、負(fù)責(zé)產(chǎn)品模塊的數(shù)據(jù)層分析、設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試；
4、能夠獨(dú)立完成產(chǎn)品數(shù)據(jù)層開發(fā)任務(wù)，負(fù)責(zé)各類數(shù)據(jù)接口開發(fā)；
5、負(fù)責(zé)各類型數(shù)據(jù)操作處理和兼容問題；數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)雜SQL開發(fā)和調(diào)優(yōu)。